Jaya, William Eka ( 1522029 ) (2020) Perancangan Dan Realisasi Pengenalan Pola Gerakan Tangan Menggunakan Support Vector Machine Pada Alat Dumbbell Berbasis Raspberry Pi Zero W. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1522029_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (154Kb) | Preview |
|
|
Text
1522029_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (106Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1522029_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (916Kb) |
|
|
Text
1522029_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (649Kb) |
|
|
Text
1522029_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1009Kb) |
|
|
Text
1522029_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (97Kb) | Preview |
|
|
Text
1522029_Cover.pdf - Accepted Version Download (189Kb) | Preview |
|
|
Text
1522029_References.pdf - Accepted Version Download (171Kb) | Preview |
Abstract
Menjaga kesehatan dengan ber-olahraga dapat dilakukan di mana saja dengan menggunakan alat sederhana seperti dumbbell. Latihan yang dilakukan harus sesuai dengan usia dan kondisi kesehatan secara umum. Jika dirancang dengan tepat, program latihan beban untuk lansia dapat meningkatkan kekuatan tubuh, keseimbangan dan stabilitas sendi. Sebuah sistem diperlukan untuk mendeteksi gerakan sehingga dapat membantu pemakai dalam menggunakan dumbbell. Pada Tugas Akhir ini telah dibuat dumbbell pendeteksi gerakan olahraga. Dumbbell dilengkapi oleh sensor Innertial Measurement Unit (IMU), single board computer Raspberry Pi Zero W dan LED RGB. Gerakan akan dideteksi oleh sensor Innertial Measurement Unit (IMU) yang membaca nilai accelerometer dan gyroscope. Data gerakan dikirim ke Raspberry Pi Zero W yang selanjutnya dilakukan preprocessing data dan pemodelan algoritma Support Vector Machine untuk mendapatkan model pendeteksi gerakan olahraga pada dumbbell. Bila gerakan terdeteksi maka Raspberry Pi Zero W akan memberi perintah LED RGB untuk menyalakan warna tertentu sesuai dengan deteksi gerakan. Penggunaan metode Support Vector Machine dalam pengolahan data dari sensor IMU dapat mendeteksi jenis gerakan olahraga. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan kepada 5 orang dengan gerakan yang dideteksi sebanyak 6 gerakan, dumbbell pendeteksi gerakan memiliki tingkat keberhasilan sebesar 90%-94%.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | dumbbell, deteksi gerakan, Single Board Computer Raspberry Pi Zero W, Support Vector Machine |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 22 Sep 2022 07:53 |
| Last Modified: | 22 Sep 2022 07:53 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/30500 |
Actions (login required)
 |
View Item |
